怎么用R包STRINGdb来进行蛋白互作网络分析

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采用R包STRINGdb 来进行蛋白互作网络分析

差异分析完成之后，可以做一个蛋白互作网络分析，看看差异蛋白只能有那些基因间存在相互作用。
实现这样的目标，方法有多种。一般比较常见的是采用STRING 这个网站，在网站上分析。其实采用R包STRINGdb也可以实现。代码参考如下：

############################################################# 安装STRINGdb 软件包# source("https://bioconductor.org/biocLite.R")# biocLite("STRINGdb")############################################################library(STRINGdb)# 设置程序参数work_dir <- "/Users/zhangqiuxue/Documents/Train/TCGA/lab/PPI" deg_file <- "/Users/zhangqiuxue/Documents/Train/TCGA/lab/DEG/DE_genes.txt"setwd(work_dir)# 获取物种的分类编号# get_STRING_species(version="10", species_name=NULL) # 9606 代表人类string_db <- STRINGdb$new(version="10", species=9606,                           score_threshold=700, input_directory= work_dir)# 读取差异表达的文件，获得差异表达基因列表degs = read.table(deg_file,header=T,comment.char = "",check.names=F)degs$gene <- rownames(degs)head(degs)# 查看有多少差异表达的基因需要分析 cat("Total deg genes:", dim(degs)[1])# 将基因的ID map 到string 数据库中， 不一定每个基因都能map上deg_mapped <- string_db$map( degs, "gene", removeUnmappedRows = TRUE )# 查看有多少ID map 上了 cat("Total String id mapped :", dim(deg_mapped)[1])# 设置绘图相关的参数options(SweaveHooks=list(fig=function()  par(mar=c(2.1, 0.1, 4.1, 2.1))))# 筛选出一部分结果，进行绘图hits <- deg_mapped$STRING_id[1000]# 绘图string_db$plot_network( hits,required_score =700)# 将所有的结果输出到文件，后面采用cytoscape 进行网络分析info <- string_db$get_interactions(deg_mapped$STRING_id)write.table(info, file = "STRING_info.txt",sep="\t", row.names =F, quote = F)# 采用igraph 进行聚类分析clustersList <- string_db$get_clusters(deg_mapped$STRING_id)# 设置绘图参数options(SweaveHooks=list(fig=function()  par(mar=c(2.1, 0.1, 4.1, 2.1))))# 绘制前4个聚类图par(mfrow=c(2,2))for(i in seq(1:4)){  string_db$plot_network(clustersList[[i]])}

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